Eliminar filas de un marco de datos de Pandas

En Pandas, a menudo nos encontramos con la necesidad de eliminar ciertas filas de un marco de datos, ya sea para la limpieza de datos fines o para centrarse en subconjuntos específicos. Una forma eficiente de lograr esto es utilizando la función de soltar, que nos permite eliminar filas selectivamente según varios criterios.

Para demostrar el proceso, consideremos un marco de datos df:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
                   'discount': [None, None, None, None, None, None],
                   'net_sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
                   'cogs': [2.245, 5.291, 7.981, 12.686, 2.710, 6.459]})

print(df)

Ahora, supongamos que queremos eliminar filas con ciertos números de secuencia, representados por una lista, como [1, 2, 4]. Para hacerlo, podemos usar la función de soltar de la siguiente manera:

1. Cree una serie de etiquetas de índice que desee eliminar:

indices_to_drop = [1, 2, 4]

2. Como alternativa, también puede eliminar filas según las condiciones de la columna:

conditions_to_drop = df['sales'] > 10
df = df[~conditions_to_drop]

Al especificar el parámetro de índice en drop, podemos eliminar efectivamente las filas correspondientes a los índices proporcionados, dejándonos con el subconjunto deseado:

df = df.drop(index=indices_to_drop)
print(df)

En este caso, daría como resultado el siguiente marco de datos:

                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459